精度６７％のディープラーニング株価予測モデル_1

株価予測のスコアが６７％を出したので、そこまでの経緯の備忘録です。

今回は精度６３％までの記録を載せます。
６７％を出したモデルは[次回](https://qiita.com/shiroino11111/items/b9ca62ddffb8e0cd6860)に掲載しています。

今回のコードは[GitHub](https://github.com/shiroino11111/kabu_predict)のkabu_pre1.pyです。

#概略
上場企業423社の20年分の株価を学習。
翌日の終値が3%以上上昇するかを予測。
正答率６７％をマーク。

#はじめに
オライリージャパンの本2冊を写経しで学んだ私は、
・現時点でどこまでできるか試したい。
・自分でデータ集めから行う機械学習モデルを実装したい。
・株価の予測を行いたい。
といった動機があった。

Webや論文を確認すると株価の予測正答率は5-6割であり、難しいとされる。（確認できたものでは最も高くて63%）

そのほとんどは以下の特徴を持つ
・学習データは１社（もしくは日経平均）のみ
・予測は上がるか下がるかの二択

そこで私は、以下の方法なら精度が期待できると考えた。
・学習データは400を超える企業の株価（400は上場企業の数は3600のため15％以上に相当）
・予測は翌日の終値が3%以上上昇するかの二択

予測を3%以上上昇するかの二択のした理由は、株価が上がるか下がるかの予測は学習に適してないと考えたから。
上がるか下がるかだと、0.01%上昇した場合と10%上昇したものが同じ扱いで、0.001%上がるのと0.001%下がるのは別の結果という学習を行う。

株をやっている人が欲しいデータは、儲けられるor損しない予測である。
翌日の株価が1%上がることを正確に予測することよりも、確実に損なく儲けられる株を予測するほうが重要なはず。

そのため、私が実装するモデルとは、
「企業問わず、翌日の株価終値が3%以上上昇するか」を予測する。
そして、予測した際にその日の終値で買い、翌日の終値で売ったときのシミュレーションで高パフォーマンスを目指す。

###データ集め
上場20年以上の企業423社の1999年7月26日からちょうど20年分の株価を集めた。（上場して２０年以上経つ業種、上場時期問わず無作為に抽出）
データはSBI証券の[HYPER SBI](https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/guide/tool/hyper_sbi/01_first/install.html)を用いた。（無料で20年分の株価をcsvファイルでダウンロードできる）
前日比3%以上の事例は約1割しかないので、100社程度ではスコアが低かった。
###特微量選択
企業によって、株価は異なる。
データを揃えるため特微量は試行錯誤の末、
・終値の前日比
・その日の始値、高値、安値に対してその日の終値の割合
・出来高の前日比
にすることで別企業との株価の差を考慮した。

また、sckit-learnは過去の情報を学習できないので、複数日（day_ago）分を特微量に加える必要がある.

###正解データy2の作成
翌日の終値上昇率が3%を超えるかで分別
y2 :翌日株価が3%より上がったら1,  そうでなければ0。
#####パッケージのインポート
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import *
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import *
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
import mglearn
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import train_test_split
from datetime import datetime
import os
import glob

# 実行上問題ない注意は非表示にする
warnings.filterwarnings('ignore') 
```
#### 説明変数となる行列X, 被説明変数となるy2を作成
```python
#フォルダ内のCSVファイルを全て読む準備
# data/kabu1フォルダ内にある全てのcsvファイルの一覧を取得
files = glob.glob("data/kabu1/*.csv")

# 説明変数となる行列X, 被説明変数となるy2を作成
base = 100 
day_ago = 3
num_sihyou = 8
reset =True
# すべてのCSVファイルから得微量作成
for file in files:
    temp = pd.read_csv(file, header=0, encoding='cp932')
    temp = temp[['日付','始値', '高値','安値','終値','5日平均','25日平均','75日平均','出来高']]
    temp= temp.iloc[::-1]#上下反対に
    temp2 = np.array(temp)
    
    # 前日比を出すためにbase日後からのデータを取得
    temp3 = np.zeros((len(temp2)-base, num_sihyou))
    temp3[0:len(temp3), 0] = temp2[base:len(temp2), 4] / temp2[base-1:len(temp2)-1, 4]
    temp3[0:len(temp3), 1] = temp2[base:len(temp2), 1] / temp2[base:len(temp2), 4]
    temp3[0:len(temp3), 2] = temp2[base:len(temp2), 2] / temp2[base:len(temp2), 4]
    temp3[0:len(temp3), 3] = temp2[base:len(temp2), 3] / temp2[base:len(temp2), 4]
    temp3[0:len(temp3), 4] = temp2[base:len(temp2), 5].astype(np.float) / temp2[base:len(temp2), 4].astype(np.float)
    temp3[0:len(temp3), 5] = temp2[base:len(temp2), 6].astype(np.float) / temp2[base:len(temp2), 4].astype(np.float)
    temp3[0:len(temp3), 6] = temp2[base:len(temp2), 7].astype(np.float) / temp2[base:len(temp2), 4].astype(np.float)
    temp3[0:len(temp3), 7] = temp2[base:len(temp2), 8].astype(np.float) / temp2[base-1:len(temp2)-1, 8].astype(np.float)
    
    # tempX : 現在の企業のデータ
    tempX = np.zeros((len(temp3), day_ago*num_sihyou))
    
    # 日にちごとに横向きに（day_ago）分並べる
    # sckit-learnは過去の情報を学習できないので、複数日（day_ago）分を特微量に加える必要がある
    # 注：tempX[0:day_ago]分は欠如データが生まれる
    for s in range(0, num_sihyou): 
        for i in range(0, day_ago):
            tempX[i:len(temp3), day_ago*s+i] = temp3[0:len(temp3)-i,s]
             
    # Xに追加
    # X : すべての企業のデータ
    # tempX[0:day_ago]分は削除
    if reset:
        X = tempX[day_ago:]
        reset = False
    else:
        X = np.concatenate((X, tempX[day_ago:]), axis=0)

# 何日後を値段の差を予測するのか
pre_day = 1
# y : pre_day後の終値/当日終値
y = np.zeros(len(X))
y[0:len(y)-pre_day] = X[pre_day:len(X),0]
X = X[:-pre_day]
y = y[:-pre_day]

```
```python
# 確認
print("X.shape: ", X.shape)

print("yの割合")
# yc：翌日の終値/当日の終値がup_rateより上か
yc = np.zeros(len(y))
for i in range(0, len(yc)):
    if y[i] <= up_rate:
        yc[i] = 0
    else:
        yc[i] = 1

pd_yc = pd.DataFrame(yc)
print(pd_yc[0].value_counts())


'''
X.shape:  (1734326, 24)
yの割合
0.0    1594644
1.0     139682
Name: 0, dtype: int64
'''
```

現在の比率は約11：1。こういった偏ったデータはGridSearchCVのscoringをroc_aucにすることで正確な予測ができると[「Pythonではじめる機械学習」](https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%8B%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92-%E2%80%95scikit-learn%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E7%89%B9%E5%BE%B4%E9%87%8F%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%A8%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E-Andreas-C-Muller/dp/4873117984/ref=sr_1_4?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=11R0T2Q35772I&keywords=%EF%BD%90%EF%BD%99%EF%BD%94%EF%BD%88%EF%BD%8F%EF%BD%8E%E3%81%8B%E3%82%89%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%8B%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%85%A5%E9%96%80&qid=1566366860&s=gateway&sprefix=%EF%BD%90%EF%BD%99%EF%BD%94%EF%BD%88%2Caps%2C256&sr=8-4)に書いてあったが、混同行列で確認すると偏った予測となった。

```python
#AUCスコアモデルは、３％超えを当てるよりも外すことで精度（accuracy）のスコアを稼いでいるだけだった
[[   139049  40]
 [   139639 43]]
```

そこでこの比率を１：１にし、GridSearchCVのscoringをaccuracyで精度の向上を目指した。

####学習データの数を揃える。
```python
# データを一旦分別
X_0 = X[y<=up_rate]
X_1 = X[y>up_rate]
y_0 = y[y<=up_rate]
y_1 = y[y>up_rate]

# X_0をX_1とほぼ同じ数にする
X_dummy, X_t, y_dummy, y_t = train_test_split(X_0, y_0, test_size=0.09, random_state=0)

# 分別したデータの結合
X_ = np.concatenate((X_1, X_t), axis=0)
y_ = np.concatenate((y_1, y_t))
```
```python
# 確認
# X_0をX_1の数を調整後の比率
print("X_.shape: ", X_.shape)

print("y_の割合")
pd_y_ = pd.DataFrame(y_)
print(pd_y_[0].value_counts())

'''出力結果
X_.shape:  (283200, 24)
y_の割合
0.0    143518
1.0    139682
Name: 0, dtype: int64
'''
```
#####ニューラルネットワークを用いて学習&予測
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_, y_, random_state=0)

# y_train_,y_test2：翌日の終値/当日の終値がup_rateより上か
y_train2 = np.zeros(len(y_train))
for i in range(0, len(y_train2)):
    if y_train[i] <= up_rate:
        y_train2[i] = 0
    else:
        y_train2[i] = 1
        
y_test2 = np.zeros(len(y_test))
for i in range(0, len(y_test2)):
    if y_test[i] <= up_rate:
        y_test2[i] = 0
    else:
        y_test2[i] = 1

print("start time: ", datetime.now().strftime("%H:%M:%S"))
pipe = Pipeline([('scaler', MinMaxScaler()), ('classifier', MLPClassifier(max_iter=200000, alpha=0.001, hidden_layer_sizes=(1,)))])
param_grid = {'scaler': [MinMaxScaler(), StandardScaler(), None]}

grid = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid, n_jobs=1, cv=2 ,return_train_score=False, scoring="accuracy")
grid.fit(X_train, y_train2)

print(grid.cv_results_['mean_test_score'])
print("Best parameters: ", grid.best_params_)
print("grid best score, ", grid.best_score_)
print("Test set score: {:.2f}".format(grid.score(X_test, y_test2)))

# 混同行列で確認
conf = confusion_matrix(y_test2, grid.predict(X_test))
print(conf)
print("Test set precision score(再現率): {:.2f}".format(conf[1,1]/(conf[0,1]+conf[1,1])))

print("over time: ", datetime.now().strftime("%H:%M:%S"))

'''出力結果
start time:  17:38:06
[0.56806497 0.63490113 0.60404426]
Best parameters:  {'scaler': StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)}
grid best score,  0.6349011299435028
Test set score: 0.64
[[27496  8471]
 [17331 17502]]
Test set precision score(再現率): 0.67
over time:  17:39:10
'''
```
精度63％と、今まで調べた株価予測の最高スコアに並ぶ（上回る）結果となった。
混同分析結果を見ても、再現率0.67ときちんと正解でスコアを稼いでいる事が分かる。
#####シュミレーションを行い、可視化を行う。
#####
```python

# シュミレーション（株価終値前日比＋３％が約２日に１回起こるので正確な結果ではない）
# 予測結果の合計を計算（空売り無し）
# 上がると予測したら終値で買い,翌日の終値で売ったと想定：掛け金☓翌日の上昇値
# tray_day日間
try_day = 50
y_pred = grid.predict(X_test)
for j in range(0, 5):
    a=random.randrange(len(y_test2)-try_day)
    X_test_try = X_test[a:a+try_day]
    y_test2_try = y_test2[a:a+try_day]
    y_test_try = y_test[a:a+try_day]
    y_pred_try = y_pred[a:a+try_day]
    
    c_ = 0
    win_c = 0
    money = 10000

    # 予測結果の総和グラフを描く
    total_return = np.zeros(len(y_test2_try))
    for i in range(0, try_day): 
        if y_pred_try[i] == 1:
            money = money*y_test_try[i]
            c_ +=1
            if y_test_try[i] >= 1:
                win_c +=1
            
        total_return[i] = money
    
    # 混同行列で確認
    conf = confusion_matrix(y_test2_try, grid.predict(X_test_try))
    
    # 上昇予測回数が０のときは、勝率、再現率を９９９にする
    if c_==0:
        win_score=999
    else:
        win_score = win_c / c_
        
    if conf[0,1]+conf[1,1]==0:
        pre_score=999
    else:
        pre_score = conf[1,1]/(conf[0,1]+conf[1,1])

    print("投資結果：10000 円 → %1.3lf" %money, "円", "(買い回数：%1.3lf" %c_, "勝ち：%1.3lf" %win_c, "勝率：%1.3lf" %win_score, "「３％上昇」再現率：%1.3lf" %pre_score, "精度：%1.3lf" %grid.score(X_test_try, y_test2_try), ")") 

plt.figure(figsize=(15, 2))
plt.plot(total_return)


'''出力結果
投資結果：10000 円 → 14808.749 円 (買い回数：17.000 勝ち：12.000 勝率：0.706 「３％上昇」再現率：0.529 精度：0.540 )
投資結果：10000 円 → 31046.279 円 (買い回数：19.000 勝ち：17.000 勝率：0.895 「３％上昇」再現率：0.737 精度：0.580 )
投資結果：10000 円 → 30692.962 円 (買い回数：20.000 勝ち：17.000 勝率：0.850 「３％上昇」再現率：0.800 精度：0.780 )
投資結果：10000 円 → 18082.973 円 (買い回数：15.000 勝ち：14.000 勝率：0.933 「３％上昇」再現率：0.733 精度：0.600 )
投資結果：10000 円 → 15254.049 円 (買い回数：16.000 勝ち：14.000 勝率：0.875 「３％上昇」再現率：0.688 精度：0.580 )
'''
```
最後のシュミレーションの可視化結果
![download.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/479337/313b78a4-9fab-ec61-8558-a0fd62042d7e.png)
何度か試したが、そのほとんどが出力結果にもあるように元値からそれなりの利益となった。とても精度63%とは思えない。
この要因は２つある。
１つ目は、株価の前日比が2日に1度のペースで3%以上上昇する世界観であること。
２つ目は、3%以上上昇する予測は外しても、前日比はプラスとなったり、大幅な損失を出さなかったこと。

１つ目の要因を解消するために、学習データにない全く別の企業で検証を行う。


```python
# 学習データに無い企業でシュミレーション
filestest = glob.glob("data/kabu2/*.csv") ##モデル作成時とは別のファイル
base = 100
day_ago = 3
num_sihyou = 8
reset =True
for file in filestest:
    temp = pd.read_csv(file, header=0, encoding='cp932')
    temp = temp[['日付','始値', '高値','安値','終値','5日平均','25日平均','75日平均','出来高']]
    temp= temp.iloc[::-1]#上下反対
    temp2 = np.array(temp)
    temp3 = np.zeros((len(temp2)-base, num_sihyou))
    temp3[0:len(temp3), 0] = temp2[base:len(temp2), 4] / temp2[base-1:len(temp2)-1, 4]
    temp3[0:len(temp3), 1] = temp2[base:len(temp2), 1] / temp2[base:len(temp2), 4]
    temp3[0:len(temp3), 2] = temp2[base:len(temp2), 2] / temp2[base:len(temp2), 4]
    temp3[0:len(temp3), 3] = temp2[base:len(temp2), 3] / temp2[base:len(temp2), 4]
    temp3[0:len(temp3), 4] = temp2[base:len(temp2), 5].astype(np.float) / temp2[base:len(temp2), 4].astype(np.float)
    temp3[0:len(temp3), 5] = temp2[base:len(temp2), 6].astype(np.float) / temp2[base:len(temp2), 4].astype(np.float)
    temp3[0:len(temp3), 6] = temp2[base:len(temp2), 7].astype(np.float) / temp2[base:len(temp2), 4].astype(np.float)
    temp3[0:len(temp3), 7] = temp2[base:len(temp2), 8].astype(np.float) / temp2[base-1:len(temp2)-1, 8].astype(np.float)
    
        
    # 説明変数となる行列Xtを作成
    tempX = np.zeros((len(temp3), day_ago*num_sihyou))
    for s in range(0, num_sihyou): # 日にちごとに横向きに並べる
        for i in range(0, day_ago):
            tempX[i:len(temp3), day_ago*s+i] = temp3[0:len(temp3)-i,s]
            
    if reset:
        Xt = tempX[day_ago:]
        reset = False
    else:
        Xt= np.concatenate((Xt, tempX[day_ago:]), axis=0)
        
# 被説明変数となる Y = pre_day後の終値/当日終値 を作成
yt = np.zeros(len(Xt))
# 何日後を値段の差を予測するのか
pre_day = 1
yt[0:len(yt)-pre_day] = Xt[pre_day:len(Xt),0]
Xt = Xt[:-pre_day]
yt = yt[:-pre_day]
print(Xt.shape)

up_rate =1.03
yt2 = np.zeros(len(yt))
for i in range(0, len(yt2)):
    if yt[i] <= up_rate:
        yt2[i] = 0
    else:
        yt2[i] = 1
```

```python
# 予測結果の合計を計算（空売り無し。買いだけ）
# 上がると予測したら終値で買い,翌日の終値で売ったと想定：掛け金☓翌日の上昇値
# ランダムに日付を選び、tray_day日間運用
try_day = 100
print("全体精度: {:.2f}".format(grid.score(Xt, yt2)))
yt_pred = grid.predict(Xt)
for j in range(0, 5):
    a=random.randrange(len(yt2)-try_day)
    Xt_try = Xt[a:a+try_day]
    yt2_try = yt2[a:a+try_day]
    yt_try = yt[a:a+try_day]
    yt_pred_try = yt_pred[a:a+try_day]
    
    c_ = 0
    win_c = 0
    money = 10000

    # 予測結果の総和グラフを描くーーーーーーーーー
    total_return = np.zeros(len(yt_try))
    for i in range(0, try_day):
        if yt_pred_try[i] == 1:
            money = money*yt_try[i]
            c_ +=1    
            if yt_try[i] >= 1:
                win_c +=1
                   
            
        total_return[i] = money

    # 混同行列で確認
    conf = confusion_matrix(yt2_try, grid.predict(Xt_try))
    # 上昇予測回数が０のときは、勝率、再現率を９９９にする
    if c_==0:
        win_score=999
    else:
        win_score = win_c / c_
        
    if conf[0,1]+conf[1,1]==0:
        pre_score=999
    else:
        pre_score = conf[1,1]/(conf[0,1]+conf[1,1])
    print("投資結果：10000 円 → %1.3lf" %money, "円", "(買い回数：%1.3lf" %c_, "勝ち：%1.3lf" %win_c, "勝率：%1.3lf" %win_score, "「３％上昇」再現率：%1.3lf" %pre_score, "精度：%1.3lf" %grid.score(Xt_try, yt2_try), ")") 

# 最後のシュミレーションだけ可視化
print(conf)
plt.figure(figsize=(15, 2))
plt.plot(total_return)

'''出力結果
全体精度: 0.61
投資結果：10000 円 → 9488.770 円 (買い回数：14.000 勝ち：6.000 勝率：0.429 「３％上昇」再現率：0.143 精度：0.830 )
投資結果：10000 円 → 10305.978 円 (買い回数：22.000 勝ち：11.000 勝率：0.500 「３％上昇」再現率：0.091 精度：0.770 )
投資結果：10000 円 → 12049.243 円 (買い回数：43.000 勝ち：26.000 勝率：0.605 「３％上昇」再現率：0.186 精度：0.580 )
投資結果：10000 円 → 11230.923 円 (買い回数：23.000 勝ち：14.000 勝率：0.609 「３％上昇」再現率：0.217 精度：0.780 )
投資結果：10000 円 → 10230.065 円 (買い回数：3.000 勝ち：2.000 勝率：0.667 「３％上昇」再現率：0.000 精度：0.940 )
[[94  3]
 [ 3  0]]
'''
```


最後のシュミレーションの可視化結果
![download.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/479337/db9bff4a-c033-e620-7307-1195cfb4d7bd.png)
実際の株価でシュミレーションを行うと、利益は減るものの、プラスは維持している事が多い。
しかし、まだまだ精度が弱いので改善を行う。


##まとめ
「400を超える企業の株価を学習させ、翌日の株価終値が3%上昇するかに絞って予測することでより高いスコアを出すことができるのではないか」という仮設のもと予測モデルを作成し、精度63％を記録した。
[次回](https://qiita.com/shiroino11111/items/b9ca62ddffb8e0cd6860)は得微量を調整し、精度67％となるまでの備忘録を掲載予定。

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